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针对不同体积分布指数p的W/Cu连续功能梯度材料的偏滤器第一壁结构,采用有限元软件计算了8MW.m?2稳态运行热加载以及等离子体破裂条件下1GW.m?2热流冲击下的力学响应。相同稳态加载条件下,W/Cu连续功能梯度材料的最优分布指数与分层梯度材料存在较大差异,其最优等效应力比分层梯度材料要小26%,表现出更优异的性能。在热冲击响应过程中,连续梯度W/Cu材料塑性损伤随p值不同也存在较大变化,其最优p值与其稳态运行时热应力最优p值存在一定差异,从第一壁应用条件考虑,应综合选取,最佳p值在1.2附近。综合来看,连续梯度W/Cu材料具有更连续变化的热物理属性及力学性能,在聚变堆第一壁结构设计中具有更大的应用潜力。 相似文献
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提出一种基于偏振光谱二向反射分布函数图像的物质自动分类方法,该方法主要选择偏振光谱二向反射分布函数信息作为新的特征用于物质自动分类.采用支撑向量机的分类方法对不同的天气条件(晴天、多云、阴天)下处于杂乱的自然草地背景环境中的典型目标进行分类,最后比较三种不同特征选择对于分类准确度的影响.采取三种不同的特征选取方法,分别为采用单一的光谱特征、偏振光谱特征及偏振光谱二向反射分布函数特征.最后通过实验得出:将偏振光谱二向反射分布函数作为分类特征在三种不同的天气情况下,分类准确度都较高,特别是在阴天天气条件下,分类准确度明显高于其它两种特征选择.即使是在阴天低照度下的场景中,当不同目标和背景之间的灰度很接近时,采用本文方法也能准确的进行自动分类.
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针对不同体积分布指数p的W/Cu连续功能梯度材料的偏滤器第一壁结构,采用有限元软件计算了 8MW•m−2稳态运行热加载以及等离子体破裂条件下1GW•m−2热流冲击下的力学响应。相同稳态加载条件下,W/Cu 连续功能梯度材料的最优分布指数与分层梯度材料存在较大差异,其最优等效应力比分层梯度材料要小26%,表现出更优异的性能。在热冲击响应过程中,连续梯度W/Cu材料塑性损伤随p值不同也存在较大变化,其最优p值与其稳态运行时热应力最优p值存在一定差异,从第一壁应用条件考虑,应综合选取,最佳p值在1.2附近。综合来看,连续梯度W/Cu材料具有更连续变化的热物理属性及力学性能,在聚变堆第一壁结构设计中具有更大的应用潜力。 相似文献
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报道了聚d,l-乳酸在动物体内的降解速度和生物相容性,以及用聚d,l-乳酸为神经诱导管材料,对大鼠坐骨神经10 mm断缺修复的研究.通过肉眼观察、组织学检查、电子显微镜观察、以及腓肠肌湿重恢复率、电生理测定等方法和手段,对神经诱导再生过程进行了跟踪,揭示了随着神经的再生聚d,l-乳酸管形态的变化,且对神经修复的效果进行了评价.研究表明:聚d,l-乳酸管可有效地诱导10 mm断缺神经再生修复,是一类具有临床应用前景的神经修复组织工程材料. 相似文献
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通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400~720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模型,来描述探测目标的偏振二向反射特性。其中利用基于小面元的模型建立光谱偏振BRDF模型,利用遗传算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法相结合的优化算法来获得非线性模型参数。仿真实验结果表明采用的遗传LM优化算法具有较好的性能,能较快较准确得到非线性的模型参数。真实实验数据证明了基于小面元模型的正确性,表明光谱偏振二向反射分布函数建模方法结果的可靠性。最后与绿漆涂层铁板目标的模型反演参数进行比较得出:2种不同材质、相同颜色涂层的目标,具有较为接近的折射率,其较小差别可以理解为由涂层的厚度、均匀程度的不同导致,而非不同的材质所引起。 相似文献
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三维重建技术已在工业自动化领域得到了广泛的应用,但对于工业生产线中玻璃、锻造件等表面结构单一、高反光、无纹理的高温产品,利用传统的三维重建方法得到的三维重建结果往往不准确.这些高温物体会产生红外偏振自发辐射,提出了基于红外辐射偏振成像的目标三维重建方法.首先建立红外偏振辐射模型,分析目标表面红外辐射偏振态与目标表面法向... 相似文献
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基于级联光栅的微振动传感器是一种典型的微振动信号测量方案,然而由于光信号在级联光栅中经过多次透射和反射,导致光谱信噪比差、成分复杂等问题。基于此,文中提出一种结合经验模态分解和切比雪夫滤波技术的光谱信号优化算法。首先,将传感器原始光谱通过经验模态分解得到一系列本征模函数;其次,利用所提出的自适应滤波方法,确定包含反射峰成分的本征模函数阶数,并对其进行切比雪夫低通滤波;最后,将滤波器输出进行重构,即得到优化后的传感器光谱。使用振幅为±8 mV、频率为500 Hz的微振动激励信号进行实验验证。结果表明:文中所提出算法可以较好地还原激励源发出的微振动信号,相比传统方法精度提高87.5%以上。 相似文献